ОБЪЕМ ВЫБОРКИ ДЛЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В отечественных биомедицинских исследованиях недопустимо редко рассчитываются необходимые объемы выборки при планировании научных проектов, что часто приводит к ситуации, когда статистической мощности недостаточно для ответа на поставленные задачи. Это встречается как при оценке параметров, так и для проверки статистических гипотез. Кроме того, даже в тех случаях, когда расчеты проводятся, они осуществляются с помощью упрощенных формул, подразумевающих нормальное распределение признака, что не всегда корректно в биомедицинских исследованиях. Корреляционный анализ является одним из наиболее часто встречающихся видов анализа в отечественной биомедицинской литературе для оценки связи между двумя признаками, причем параметрический коэффициент Пирсона, несмотря на известные ограничения, встречается в литературе гораздо чаще его непараметрических альтернатив. Мы рассчитали минимальные размеры выборки, необходимые для применения коэффициента корреляции Пирсона и непараметрических коэффициентов Спирмена и Кендалла, что позволит начинающим исследователям оценить необходимый объем в зависимости от поставленной задачи, ожидаемой величины связи, типа и распределения данных. Результаты расчетов представлены в виде готовых для практического использования таблиц с минимально необходимым размеров выборки для получения статистически значимых коэффициентов корреляции от 0,10 до 0,90 с шагом 0,05 для мощности 0,8 и 0,9 на уровне альфа-ошибки 5%, а также для их определения с точностью на уровне ширины доверительного интервала 0,1 и 0,2 при доверительной вероятности 95%.

Об авторах

А. М. Гржибовский

Северный государственный медицинский университет;
Северо-Восточный федеральный университет имени М. К. Аммосова

Автор, ответственный за переписку.
Email: Andrej.Grjibovski@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5464-0498

доктор медицины, заведующий Центральной научно-исследовательской лабораторией;

профессор кафедры общественного здоровья, здравоохранения, общей гигиены и биоэтики,

г. Якутск; 163000, г. Архангельск, Троицкий проспект, д. 51

Россия

М. А. Горбатова

Северный государственный медицинский университет

Email: marigora@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6363-9595

кандидат медицинских наук, доцент, магистр общественного здоровья, доцент кафедры стоматологии детского возраста,

163000, г. Архангельск, Троицкий проспект, д. 51

Россия

А. Н. Наркевич

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого

Email: narkevichart@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1489-5058

кандидат медицинских наук, доцент, заведующий научно-исследовательской лабораторией медицинской кибернетики и управления в здравоохранении, доцент кафедры медицинской кибернетики и информатики,

660022, г. Красноярск, ул. Партизана Железняка, д. 1

Россия

К. А. Виноградов

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого

Email: vinogradov16@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6224-5618

доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой медицинской кибернетики и информатики,

660022, г. Красноярск, ул. Партизана Железняка, д. 1

Россия

Список литературы

  1. Гржибовский А.М. Корреляционный анализ // Экология человека. 2008. № 9. С. 50–60.
  2. Холматова К.К., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Применение экологических исследований в медицине и общественном здравоохранении // Экология человека. 2016. № 9. С. 57–64.
  3. Guenther W.C. Desk Calculation of Probabilities for the Distribution of the Sample Correlation Coefficient // The American Statistician. 1977. Vol. 31 (1). Р. 45–48.
  4. Devroye L. Non-Uniform Random Variate Generation. New York: Springer-Verlag, 1986.
  5. Gardner M.J., Altman D.G. Confidence intervals rather than P values: estimation rather than hypothesis testing // Brit. Med. J. (Clin. Res. Ed.). 1986. Mar. 15; Vol. 292 (6522). Р. 746–750.
  6. Amrhein V., Greenland S., McShane B. Scientists rise up against statistical significance // Nature. 2019. Vol. 567 (7748). Р. 305–307.
  7. Bonett D.G., Wright T.A. Sample Size Requirements for Estimating Pearson, Kendall and Spearman Correlations // Psychometrika. 2000. Vol. 65 (1). Р. 23–28.
  8. Looney S.W. Sample size determination for correlation coefficient inference: Practical problems and practical solutions // American Statistical Association. 1996. Proceedings of the Section on Statistical Education. Р. 240–245. 9. Cook R.D., Weisburg S. Applied Regression Including Computing and Graphics. John Wiley and Sons Inc., 1999.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© ,


 


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах